TensorFlow の Neural Structured Learning のパックネイバー API は、自然なグラフ データに基づいて拡張されたトレーニング データセットを生成しますか?
土曜日、13 4月2024
by アンカルブ
TensorFlow の Neural Structured Learning (NSL) のパックネイバー API は、実際に、自然なグラフ データに基づいて拡張トレーニング データセットを生成する際に重要な役割を果たします。 NSL は、グラフ構造化データをトレーニング プロセスに統合し、特徴データとグラフ データの両方を活用することでモデルのパフォーマンスを向上させる機械学習フレームワークです。活用することで
深層学習においてトレーニング データセットのバランスを取ることが重要なのはなぜですか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
トレーニング データセットのバランスを取ることは、いくつかの理由からディープ ラーニングにおいて最も重要です。 これにより、代表的で多様な例のセットに基づいてモデルがトレーニングされることが保証され、これにより一般化が向上し、目に見えないデータのパフォーマンスが向上します。 この分野では、トレーニング データの質と量が重要な役割を果たします。